[发明专利]一种利用X射线多视角图像探测鞋中藏匿危险品的方法

说明书

技术领域

本发明涉及X射线数字成像安全检查技术领域，特别涉及一种利用X射线多视角图像自动探测藏匿在鞋中的危险品的方法。

背景技术

目前，不法分子在行李、随身穿戴的衣服、鞋子中藏匿危险品事件时有发生。比如，美利坚航空发现企图将引爆藏在鞋子里的炸药制造恐怖事件，北京海关在首都机场截获有不法分子藏匿在鞋中的毒品事件。这些恐怖事件给社会带来了很多不安定因素，也使公共场所危险品的自动检查显得尤为重要。

国内外已发表的有关安全检查技术的文献，多与行李中危险物品的识别有关的，例如，美国专利US20120093367A1、US20130003135A1，以及其加拿大专利CA02608124，都没有直接提到针对鞋藏匿危险品的识别与检测。国内公安部第一研究所申请的申请号为200910088495.7的专利，公开了一种利用双能量计算材料及用多视角重建的方式得到密度来探测行李中危险物品的技术，针对的是行李包裹中的危险危物品；公安部第一研究所申请的另一个申请号为201210424950.8的专利，公开了一种利用X射线多视角技术检查从行李包裹中拿出并放在专用检查盒中的液体是否危险的技术。迄今为止，直接涉及在鞋中藏匿危险品的自动探测方法还未见报道。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种利用X射线多视角安检设备自动探测鞋中藏匿炸药或毒品的方法，可以快速有效地发现不法分子藏匿在鞋中的炸药或毒品。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案。

一种利用X射线多视角图像探测鞋中藏匿危险品的方法，包括以下步骤：

步骤1，利用待检查鞋的多视角图像确定待检查鞋的类型。

步骤2，根据颜色分量密度检测模型寻找疑似危险品区域。

步骤3，根据步骤2获得的疑似危险品区域的几何形状特征、图像灰度的动态范围及图像材料特征初步判断疑似危险品区域的属性。所述属性包括安全和危险，鞋本身结构区域的属性为安全，替换了鞋本身结构藏匿危险品的区域的属性为危险。

步骤4，根据纹理特征分类模型，对经步骤3初步判断后属性不确定的疑似危险品区域进行属性判断。

步骤5，采用正交视角电子密度估计方法，对经步骤4判断后属性不确定的疑似危险区域继续进行属性判断。

进一步地，步骤1所述的待检查鞋的多视角图像，是通过将待检查鞋放于检查盒中，由X射线多视角安全检查设备获得的。

进一步地，所述步骤1还包括：对待检查鞋的多视角图像的灰度图像进行灰度形态学、阈值分割和二值形态学处理，将鞋跟区域从整个鞋区域中分割出来。

进一步地，所述待检查鞋按照藏匿危险品的方式分为4类：无跟无帮鞋，无跟有帮鞋，无帮有跟鞋，有帮有跟鞋；从鞋内侧底到鞋帮边缘高度不超过70mm的鞋为无帮鞋，大于70mm的为有帮鞋；跟结构高度不超过20mm的鞋为无跟鞋，大于20mm的鞋为有跟鞋。

进一步地，危险品在所述4类鞋中的藏匿方法和位置为：无跟无帮鞋将危险品做成鞋垫藏匿在脚掌位置，无跟有帮鞋将危险品做成扁片藏匿在鞋帮夹层位置，无帮有跟鞋将危险品藏匿在鞋跟内层挖空形成的备洞里，有跟有帮鞋将危险品藏匿在鞋跟备洞和鞋帮夹层中。

进一步地，步骤2所述根据颜色分量密度检测模型寻找疑似危险品区域的方法如下：

首先，利用高斯联合概率密度函数计算像素X_i,j在颜色空间中是危险品Dan的概率p(X_i,j/Dan)，即可能性，公式如下：

式中，Dμ为危险品Dan在颜色空间的期望区间，N为区间内像素个数；

如果p(X_i,j/Dan)大于阈值，将像素X_i,j标为疑似危险区域内像素；

然后，对被标为疑似危险区域的像素利用空间邻域信息按下式计算邻域R内像素颜色向量的相似性Com(R)：

式中，XC_i,j为邻域中心元素，YC_i,j为邻域其他元素，h为对图像复杂程度的评价；如果Com(R)大于阈值，该邻域为疑似危险品区域；如果小于阈值，那么该邻域危险品像素密度低，去掉疑似危险区域标签。

进一步地，所述骤3初步判断疑似危险品区域属性的方法如下：

所述疑似危险品区域的几何形状特征包括：面积，几何中心，连通区上下左右边界，边缘粗糙程度，水平轴夹角。